运行上述代码,我们可以得到 F1 Score 的结果,通常会输出一个小数值,范围是 0 到 1。较高的 F1 Score 表明模型效果良好,而较低的分数则指示模型的表现不佳。 可视化 F1 Score 的分布 为了更好地理解 F1 Score 的不同构成部分(精确率和召回率),我们将使用饼状图进行可视化。首先,我们需要计算出精确率和召回率...
`f1_score` 函数是用于计算 F1 分数的函数,而在这个特定的调用中,`average='macro'` 表示计算宏平均(Macro Average)的 F1 分数。 具体解释如下: `labels_true`:这是真实的类别标签,`labels_pred`是模型预测的类别标签。 `average='macro'`:这是计算 F1 分数的一种模式选择。`'macro'` 意味着计算每个类别...
步骤5:计算F1分数 最后,我们可以使用f1_score函数来计算F1分数,代码如下: f1=f1_score(y,y_pred)print("F1 score:",f1) 1. 2. 4. 类图 数据准备- X- y+准备数据()模型训练- model+训练模型()结果预测- y_pred+预测结果()F1计算+计算F1分数() 5. 总结 通过以上步骤,我们成功实现了在Python中计算F...
(120*120) #60为单类样本的个数,120为总样本数量 Kappa = (po - pe)/(1-pe) Confus_matrix = np.array([[FN, FP], [TN, TP]]) print("精确率为:", Precision) print("召回率为:", Recall) print("总体精度为:", Accuracy) print("F1分数为:", F1_score) print("Kappa系数为:", ...
F1 Score F1Score=2×Precision×RecallPresision+Recall F1 Score用于衡量精确度和召回率之间的平衡,作为评估标准更加全面。 适用于评估类别不平衡的情况。 F1 Score相当于 Precision 和 Recall的调和平均数 F1Score=2TP2TP+FP+FN 调和平均数 (Harmonic mean)经常被用与分子相同、分母不同的场合,将分母调成平均数...
要计算F1分数,你可以按照以下步骤进行: 导入必要的库: 你需要使用sklearn.metrics库中的f1_score函数来计算F1分数。因此,首先需要确保安装了scikit-learn库。如果没有安装,可以使用pip install scikit-learn命令进行安装。 python from sklearn.metrics import f1_score 准备真实标签和预测标签的数据: 你需要两组数据...
f1 = f1_score(y_test, y_pred) print(f'F1 Score: {f1}') 三、TPR与FPR及ROC曲线 真正例率(TPR)和假正例率(FPR)是绘制ROC曲线的基础。 TPR:真正例在所有正例中的比例。 FPR:假正例在所有负例中的比例。 ROC曲线通过在不同阈值下绘制TPR与FPR的关系图,来评估模型的分类能力。曲线下面积(AUC)越大...
一、acc、recall、F1、混淆矩阵、分类综合报告 1、准确率 第一种方式:accuracy_score 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 准确率importnumpyasnp from sklearn.metricsimportaccuracy_score y_pred=[0,2,1,3,9,9,8,5,8]y_true=[0,1,2,3,2,6,3,5,9]accuracy_score(y_true,y_...
定义：是精度和召回率的综合评价，特别是f1_score，通过调和平均数结合了两者。Fbeta值是f1_score的一般化形式，适用于不同的平衡因子。作用：用于综合评估模型的精度和召回率。分类综合报告：定义：是对上述各项指标的全面总结，包含了查全率、召回率、F值以及分类类别数量等信息。作用：提供全面的分类性能...
y_true=[1,2,4]y_pred=[1.3,2.5,3.7]r2_score(y_true,y_pred) 4.其他标准。 如F1 Score值,用于测量不均衡数据的精度。 过拟合问题: 有时候意外猝不及防,作业题明明会做,但是考试却不理想,因为我们只复习了作业题,而没有深入拓展作业反映的知识。这样的问题也会发生在机器学习中,我们称为过拟合。简言...